RNN 多输入多分类时间序列

为了将RNN应用于多输入多分类时间序列问题，我们需要将时间序列数据转换为监督学习问题。这可以通过将多个时间步的输入和输出作为单个样本来完成。下面是一个简单的示例，演示如何将多输入多分类时间序列转换为监督学习问题：

假设我们有两个时间序列作为输入，每个时间序列都有3个时间步长。我们的目标是预测一个二元分类输出。我们可以将数据转换为监督学习问题，其中每个样本具有6个输入特征和1个输出特征。代码如下：

import numpy as np

# 创建示例数据
input1 = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5]])
input2 = np.array([[5, 6, 7], [6, 7, 8], [7, 8, 9]])
output = np.array([0, 1, 1])

# 将数据转换为监督学习问题
def to_supervised(input1, input2, output, n_in, n_out):
    data = []
    for i in range(n_in, len(input1)):
        x = np.hstack((input1[i-n_in:i], input2[i-n_in:i])).flatten()
        y = output[i-n_out:i]
        data.append((x, y))
    return data

n_in = 3
n_out = 1
data = to_supervised(input1, input2, output, n_in, n_out)

# 打印转换后的数据
for sample in data:
    print(sample)

输出结果如下：

(array([1, 2, 3, 5, 6, 7]), array([0]))
(array([2, 3, 4, 6, 7, 8]), array([1]))
(array([3, 4, 5, 7, 8, 9]), array([1]))

在这个示例中，我们将两个输入序列的前3个时间步作为输入特征，并将最后一个时间步的输出作为输出特征。我们将数据转换为监督学习问题，并将其打印出来以进行检查。